7 Principales tendances de l’analyse des données en 2018

L’analyse des données peut être effrayante, mais elle est importante dans la planification et la conception des sites Web. Aujourd’hui, l’analyse des données est si difficile parce que vous obtenez beaucoup de données de différentes sources et que vous essayez de comprendre ce qui est important pour votre entreprise et ce qui n’est que beaucoup de bruit. Nous offrons un large éventail de logiciels, de technologies et de stratégies pour résoudre ces problèmes de Big Data et de données non structurées, et nous évoluons rapidement. Pour maximiser votre investissement dans l’analyse des données, vous devez comprendre les tendances et choisir les bonnes tendances pour vous – même.
Voici les sept principales tendances analysées pour 2018. Dans un monde en évolution rapide, où l’information en temps opportun est très importante, où les jours de traitement des données par lots sont de moins en moins nombreux, l’analyse par lots est désavantagée. Dans le passé, les applications de données ne recueillaient que des informations et devaient attendre que tout le monde rentre à la maison pour les traiter. La situation n’était peut – être pas mauvaise à l’époque, mais les retards qu’elle impliquait sont devenus inacceptables aujourd’hui. Les gens veulent que les mégadonnées soient compressées et que les données disponibles maintenant leur permettent de prendre des décisions. Les spécialistes des données sont sous pression pour justifier les techniques d’analyse des données d’investissement en fournissant des résultats qui créeront une valeur tangible pour l’entreprise.
L’intelligence artificielle est redevenue populaire, et dans l’analyse des données, le nom du jeu devient de plus en plus grand, de plus en plus rapide et de plus en plus profond. Dans une entreprise typique, les grandes quantités de données en continu sont souvent trop nombreuses pour que l’homme puisse les traiter et les analyser efficacement, de sorte que le travail difficile dépend de machines intelligentes. Tout ce qui s’est passé dans le passé a nécessité beaucoup de ressources humaines et de temps, car les humains ont pris plus de temps pour le faire et ont tendance à faire des erreurs dans les tâches répétitives. L’intelligence artificielle (IA) peut gérer ces actifs
Il est souvent associé à de grands ensembles de données, de sorte que sa valeur réside dans la cohérence des résultats générés. Lorsque les résultats seront disponibles pour la prise de décisions, l’intuition et la sagesse humaines joueront un rôle dans les étapes les plus critiques.
L’apprentissage en temps réel des machines est basé sur l’intrigue cinématographique de nombreuses machines conquérantes du monde, et vous pourriez penser que l’intelligence artificielle est une mauvaise idée. Cependant, l’obsession persistante pour les concepts d’Internet des objets et la connectivité sans faille entre les appareils font des algorithmes d’apprentissage automatique la meilleure façon de recueillir et d’analyser les données immédiatement après leur production. Cela ne se limitera pas non plus aux données à l’échelle de l’entreprise, car les microservices génèrent beaucoup de flux de données. La plupart de ces données ne sont pas structurées et peuvent fournir des aperçus importants au moment de la création.
En fait, la conception de certaines applications de données a fait un pas en arrière dans la prévision de l’avenir par l’analyse prédictive des données. Les entreprises peuvent choisir la prévention proactive en prenant des décisions fondées sur des données historiques qui prédisent ce qui se passe avant l’activité, en créant des modèles d’affaires à valeur ajoutée pour déterminer l’efficacité, les possibilités de génération de revenus et l’amélioration du service à la clientèle. Les données non structurées sont au Centre du scénario – une grande partie de toute l’information n’est pas structurée, ce qui signifie qu’il n’est pas facile de les classer en colonnes ou en catégories ordonnées. Il s’agit notamment de vidéos, de médias sociaux, de textes, de flux RSS et de présentations de diapositives. Vous pouvez dire immédiatement qu’ils contiennent des informations importantes qui peuvent vous aider à mieux comprendre votre entreprise et vos clients. Cependant, comme les données qu’elles contiennent ne sont pas organisées intelligiblement par machine, elles sont difficiles et coûteuses à analyser.
Heureusement, des progrès ont été accomplis dans les domaines suivants:
Les réseaux neuronaux utilisés dans l’analyse des données utilisent un algorithme complexe qui imite la façon dont le cerveau humain traite l’information, bien que cette approche soit très simple. L’idée principale est d’effectuer une analyse qui va au – delà de l’évidence, tout comme l’intuition humaine sait quand une image a un problème ou quand elle \
L’algorithme typique du réseau neuronal comporte trois niveaux, dont le plus évident est le niveau d’entrée, c’est – à – dire les données vues par l’utilisateur. La valeur des réseaux neuronaux réside dans la couche cachée, qui contient généralement des fonctions mathématiques ou des neurones cachés à l’utilisateur. Ces neurones ont généralement une influence significative sur les résultats futurs, et c’est le troisième niveau. Une compréhension approfondie de l’apprentissage automatique et de l’algorithme des réseaux neuronaux est le concept de base de l’analyse des données. Toutefois, pour mieux comprendre les données, ils ont souvent dû les étudier en profondeur. Bien que le réseau neuronal standard n’ait que quelques couches, le réseau neuronal profond s’étend le plus loin possible le long de la couche cachée.
Il peut alterner jusqu’à 20 niveaux d’unités de calcul non linéaires et linéaires pour identifier plus de modèles et de connexions au fur et à mesure que vous progressez. Il faut plus de temps pour apprendre le cadre de collecte et d’analyse des données, mais vous êtes plus prédictif. Vous pouvez créer des réseaux neuronaux profonds en utilisant différents paquets, dont les plus populaires sont tensorflow et mxnet. D’autres progiciels incluent Microsoft Cognitive Kit, theano, caffe et torch. Conclusion du premier propriétaire d